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英偉達(dá)GPU被曝嚴(yán)重漏洞,致模型準(zhǔn)確率暴跌99.9%

人工智能 新聞
通過一種名為GPUHammer的攻擊方式,可以讓GPU上跑的大模型,準(zhǔn)確率從80%直接掉到0.02%,可以說是渣都不剩。

英偉達(dá)GPU,被白帽黑客發(fā)現(xiàn)了嚴(yán)重漏洞。

通過一種名為GPUHammer的攻擊方式,可以讓GPU上跑的大模型,準(zhǔn)確率從80%直接掉到0.02%,可以說是渣都不剩。

多倫多大學(xué)的研究人員形容,這種攻擊就像在模型中引發(fā)災(zāi)難性的腦損傷。

目前,研究人員已經(jīng)在英偉達(dá)RTX A6000上成功測試了這種攻擊,但不排除其他型號也可能受到影響。

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英偉達(dá)這邊建議用戶實(shí)施一項(xiàng)防御措施,但這種措施會讓模型性能下降10%。

那么,這個漏洞到底是怎么一回事呢?

不是Bug,而是“物理攻擊”

GPUHammer是首個成功攻擊GPU顯存的Rowhammer攻擊。

它并不是通過代碼篡改模型文件,而是直接對你的顯存“物理動手”。

它屬于Rowhammer攻擊的一類:攻擊者通過反復(fù)“敲擊”內(nèi)存某一行,引發(fā)相鄰行中的比特翻轉(zhuǎn)(從0變成1,從1變成0),從而悄悄篡改數(shù)據(jù)。

以前Rowhammer只能攻擊CPU用的內(nèi)存,現(xiàn)在,GPU也中招了。

在GPUHammer中,研究人員成功翻轉(zhuǎn)了深度學(xué)習(xí)模型中的權(quán)重指數(shù)位。

比如FP16浮點(diǎn)數(shù),只要翻轉(zhuǎn)一個關(guān)鍵位,指數(shù)就能飆升16倍——模型準(zhǔn)確率直接塌了。

在實(shí)驗(yàn)中,研究人員對AlexNet、VGG、ResNet等經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)發(fā)起了攻擊。

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結(jié)果表明,即使是單個比特的翻轉(zhuǎn)也可能導(dǎo)致模型性能的徹底崩潰。在受到攻擊后模型的準(zhǔn)確率就會從80%(BaseAcc)直接暴跌至0.1%(DegradedAcc.)。

在這種情況下,自動駕駛汽車可能會錯誤地識別交通標(biāo)志,而在醫(yī)療AI情景中則可能發(fā)生誤診。

而在云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺或VDI設(shè)置等共享GPU環(huán)境中,惡意租戶可能會對相鄰的工作負(fù)載發(fā)起GPUHammer攻擊,從而影響推理準(zhǔn)確性或破壞緩存的模型參數(shù)。

可以說,GPUHammer對AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施有著毀滅性的打擊。

那么,有沒有什么辦法可以阻止這東西呢?

為了回應(yīng)GPUHammer的攻擊,英偉達(dá)發(fā)布了一份安全通知。

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英偉達(dá)提醒用戶可以開啟一項(xiàng)名為系統(tǒng)級糾錯碼(ECC)的保護(hù)措施。

ECC(糾錯碼)的原理是:在每段內(nèi)存數(shù)據(jù)旁邊,額外加幾位“校驗(yàn)碼”。一旦有比特翻轉(zhuǎn),比如0變成了1,ECC就能自動識別并糾正。

不過它只能修復(fù)單個比特錯誤,遇上雙比特翻轉(zhuǎn),只能發(fā)出警告,沒法補(bǔ)救。

此外,ECC還是一把“雙刃劍”,在緩解GPUHammer的同時,還會導(dǎo)致GPU性能的衰退。

研究團(tuán)隊(duì)表示,系統(tǒng)一般默認(rèn)禁用ECC,因?yàn)樗鎯υ趲獾膯为?dú)內(nèi)存區(qū)域中,啟用它會導(dǎo)致6.5%的內(nèi)存開銷和減速。而在A6000GPU上啟用ECC會導(dǎo)致12%內(nèi)存帶寬損失,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用速度會降低3%-10%

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別怕,你的游戲不會崩

不少網(wǎng)友在評論區(qū),發(fā)出了疑問:GPUHammar不會影響我打游戲吧?

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放心,研究團(tuán)隊(duì)表明,雖然目前尚未發(fā)現(xiàn)影響GPU比特翻轉(zhuǎn)的根本原因,但不同的GPU配置、設(shè)計(jì)在受Rowhammer攻擊時有著明顯區(qū)別。

例如,RTX3080、A100等芯片就采用了與A6000 GDDR完全不同的DRAM架構(gòu),這些架構(gòu)的存在使芯片避開了Rowhammer的影響。

而且,在未來的GPU的開發(fā)中,如果GPU集成了片上ECC(on-die ECC),就可以糾正單位翻轉(zhuǎn),并默認(rèn)檢測雙位翻轉(zhuǎn)。這就進(jìn)一步使Rowhammer對GPU的攻擊更加困難。

此外,在云端環(huán)境中,NVIDIA的MIG和機(jī)密計(jì)算(CC)技術(shù)通過內(nèi)存隔離,能有效阻止多租戶共享同一DRAM存儲,從而防止Rowhammer類攻擊生效。

不過,AI越強(qiáng)大,盤外招也越隱蔽,GPUHammer只是開始,未來模型的安全建設(shè)才剛剛開始。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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